We zijn met zijn allen zo gek op de term Big Data. Alles is Big Data. Big Data is de heilige graal. Ik schreef hier al eerder over in Big Data in recruitment. Ik gaf in dat artikel al aan dat er meerdere definities zijn, maar dat een definitie eigenlijk PER DEFINITIE fout is. Namelijk: het is veel data. Alleen veel data is niet genoeg om te voldoen aan Big Data. Recentelijk sprak ik twee (sociologische) wetenschappers over het onderwerp. Ook in de wetenschap dringt het door…de vier V’s van Big Data. IBM heeft daar een mooie infographic van gemaakt.

4-Vs-of-big-data

De vier V’s van Big Data

Eigenlijk moet iets dus aan alle vier de V’s voldoen om zich echt Big Data te kunnen noemen. Volume (heel veel) is er één, maar dat is dus niet genoeg. Velocity (snelheid) is een tweede. Er moet continu veel nieuwe data binnenkomen. Je zou in theorie kunnen zeggen dat analytics daar ook aan voldoen, elke dag nieuwe data, elk uur als je wilt. Variety (variëteit) is een derde en een hele belangrijke. Er zijn altijd meerdere bronnen bij betrokken. Dus enkel je eigen analytics: geen big data. Enkel een database of een onderzoek: geen big data, hoeveel data er ook in zit. Veracity (onzekerheid) is een vierde, maar in bijna alle gevallen komt die ook al voort uit de derde. Immers, als je meerdere bronnen aan elkaar koppelt weet je niet zeker of het ‘helemaal’ over dezelfde mensen gaat.

Big Data in recruitment

Voorbeelden van Big Data in Recruitment? Ik schreef in het eerdere stuk al over een simpel onderzoek (laten we het Medium Data noemen) waaruit bleek dat mensen die Chrome of Firefox hadden als browser beter functioneerden. Het ging hier om veel data (heel veel werknemers, heel veel sollicitatiedata), uit meerdere bronnen (website analytics, ATS, performance, meerdere bedrijven) die steeds updaten (analytics).

Een Nederlands voorbeeld presenteerde Academic Transfer op Digitaal-Werven dit jaar (Klik hier voor de slides). Men heeft de data uit het internationale onderzoek van Intelligence Group gekoppeld aan hun eigen bezoekersdata op de site om bijvoorbeeld inzicht te geven in waar je het beste promovendi zou kunnen gaan hunten. Koppel daaraan het aantal afgestudeerden per land en eventueel per school en dit gaf voor bepaalde universiteiten het inzicht dat er bij andere universiteiten (die ze niet op het oog hadden) samenwerkingsverbanden gesloten zouden moeten worden. Dát is Big Data, twee tot drie verschillende databases koppelen, met heel veel informatie, om tot nieuwe inzichten te komen die anders nooit te vinden zouden zijn.

Toekomst?

Dat dit heel veel toekomst heeft weten we. Wat die toekomst ons gaat brengen kenmerkt zich door een grote mate van onduidelijkheid, net als Big Data zelf. Ik schreef bijvoorbeeld recent over een van de finalisten op de iHR awards, namelijk ConnectedCubed. Zij bouwen profielen op basis van gedrag in hun games. Denk eens hoe dat kan werken voor alle gaming of activiteiten in het algemeen.

Er is inmiddels onderzoek gedaan naar het gedrag van gebruikers van Facebook in relatie tot hun profiel. Cambridge (niet de minste universiteit) komt tot bijzondere resultaten wat dit betreft. En in de toekomst zal er hierin nog veel verder in worden gegaan. De resultaten per medewerker kun je vervolgens matchen met de performance in je organisatie, want een topper is niet overal een topper! En dit kun je gedegen onderbouwen tijdens, en niet alleen mét een enkel gesprek.

Maar…

Dit is vooralsnog toekomstmuziek, daar hoeven velen zich nog niet druk over te maken. Echter…probeer wel gewoon te begrijpen wat Big Data is, zodat je de eerstvolgende keer dat je weer in een workshop zit waar mensen “Big Data!” roepen en vervolgens gaan kijken naar je analytics…kan vragen aan de presentator of hij van de vier V’s gehoord heeft en wat zijn presentatie alsdan te maken heeft met Big Data…

Over de Auteur

Bas van de Haterd Bas van de Haterd is professioneel bemoeial. Hij helpt organisaties met het begrijpen van social media en de gedragsveranderingen die dit met zich meebrengt op het gebied van de arbeidsmarkt. Organisaties huren hem in voor het verzorgen van inspirerende lezingen over de toekomst van de arbeidsmarkt, trainingen over het gebruik van social media voor recruitment of het opzetten van een recruitmentsite. Hij is tevens co-auteur van Personal Brand.nl en auteur van Werken Nieuwe Stijl. Hij is te bereiken op bas@vandehaterd.nl


685 views | Reageer (4 reacties)
  • John Lasschuit

    Hoi Bas,

    je mist een ‘V’: er zijn er vijf. Value. Niet geheel onbelangrijk. Want alle andere V’s zijn zinloos als er geen value is. Nu kan ik heel sarcastisch gaan doen en zeggen dat je aan schrijvers van artikelen over Big Data kunt vragen of ze van de vijf V’s gehoord hebben en… Maar dat doe ik niet 🙂

    Verder leuk artikel. Wat ontbreekt is het essentiele bij Big Data: de Analytics. Big Data geeft geen antwoorden en legt geen relaties. Dat doet de analyticus. Op basis van algoritmen die de analytics maakt. En daar zit nu net de grootste uitdaging: want iedere analyticus maakt algortimen die passen in zijn (of haar) wereldbeeld, hun subjectieve interpretatie dus. Per definitie zijn algoritmen dus subjectief waardoor de uitkomst van die algortimen net zo subjectief zijn. Het gevaar is dat zij voor algemene waarheid worden aangenomen. En dat is niet zo. Net zomin als de Bijbel of Koran een algemene waarheid verkondigen.

    groet

    John

  • Sorry John, niet mee eens. Waar ik namelijk Big Data geweldig voor vindt is het opstellen van hypothesen. Dat heeft direct nog geen waarde, maar bij het testen ervan kan dat wel waarde hebben. Dus ik houdt het echt bij de vier V’s.

    Uiteraard gaat het om de interpretatie van de gegevens, dat is met alles zo. Ik geloof dat Big Data geen heilige graal is, maar wel verbanden kan laten zien die we anders nooit zouden zien.

  • John Lasschuit

    Big Data wordt momenteel vooral geprofileerd als waardetoevoeging, niet zozeer om hypotheses op te stellen. In de voorbeelden die je noemt in je stuk wordt het al gepresenteerd als een gegeven, niet een hypothese. En dat is waar ik op doel: de meeste mensen zullen een hypothese als waarheid beschouwen omdat er immers een statistisch causaal verband is ontdekt. En dan krijg je soms vreemde dingen.
    Daarnaast: je mag het uiteraard niet met me eens zijn, maar lees dan eens:
    http://www.wired.com/insights/2013/05/the-missing-vs-in-big-data-viability-and-value/
    http://davebeulke.com/big-data-impacts-data-management-the-five-vs-of-big-data/

    http://www.formtek.com/blog/?p=2554

    En anderen benoemen Viscositeit als vijfde V: http://blog.softwareinsider.org/2012/02/27/mondays-musings-beyond-the-three-vs-of-big-data-viscosity-and-virality/

    Hoe dan ook: vijf V’s (of misschien wel zes ;-))

  • Pingback: #irecruit Big Data blijft lastig | RecTec()


vandehaterd @ Twitter

Outdoor Recruitment

Wat voor personeel mik je op met zo'n poster op de deur?Wethouder van Verkeer & Vervoer Jeannette Baljeu doopt onderzeeboot RETOnderzeeboot RET rijdt door de straten - wereld haven dagen 1 - maximumMis de boot niet - onderzeeboot RET - maximumKapitein van deze lijn - onderzeeboot RET - wereld havendagen - maximum73764129Werving 1#or manpower ad. Crisis is over#or avans 2#or op anavs 1De ideale (bij)baanlandmacht_tram_08

Categoriën